csv向rdf數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).doc


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csv向rdf數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),csv向rdf數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)2.65萬(wàn)字65頁(yè) 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,通過(guò)查重系統(tǒng)摘要近期,國(guó)際萬(wàn)維網(wǎng)聯(lián)盟(w3c)(以下文中皆簡(jiǎn)稱w3c)已經(jīng)將其電子政務(wù)與語(yǔ)義網(wǎng)行動(dòng)進(jìn)行合并,啟動(dòng)了數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃,其目的是為了創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)(the web of data)。表列數(shù)據(jù)(tabular data)是現(xiàn)實(shí)世界中一類非...


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CSV向RDF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2.65萬(wàn)字 65頁(yè) 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,通過(guò)查重系統(tǒng)
摘 要
近期,國(guó)際萬(wàn)維網(wǎng)聯(lián)盟(W3C)(以下文中皆簡(jiǎn)稱W3C)已經(jīng)將其電子政務(wù)與語(yǔ)義網(wǎng)行動(dòng)進(jìn)行合并,啟動(dòng)了數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃,其目的是為了創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)(the Web of Data)。表列數(shù)據(jù)(tabular data)是現(xiàn)實(shí)世界中一類非常重要的數(shù)據(jù),在表列數(shù)據(jù)中最典型的是逗號(hào)分隔值(Comma-Separated Values CSV)數(shù)據(jù)。CSV格式雖然簡(jiǎn)單實(shí)用,但是難以表達(dá)世系(provenance)、數(shù)據(jù)域含義等元數(shù)據(jù)(metadata)或標(biāo)注(annotations)信息。所以將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為RDF數(shù)據(jù)對(duì)于語(yǔ)義數(shù)據(jù)的完整表達(dá)有重要的作用。同時(shí)對(duì)于創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)(the Web of Data),提高面向數(shù)據(jù)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)(Big Data)智能分析與處理性能也有著重要的意義。
本文致力于研究CSV向RDF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 主要工作包括:
(1) CSV數(shù)據(jù)的解析與提?。何恼逻x用的是符合核心表列數(shù)據(jù)模型(core tabular data model)和符合帶標(biāo)注的表列數(shù)據(jù)模型(annotated tabular data model)的CSV文件作為輸入文件,解析提取相應(yīng)的表列數(shù)據(jù)作為生成RDF三元組的輸入數(shù)據(jù)。
(2) 元數(shù)據(jù)文件的解析與提?。何恼逻x用的是符合W3C規(guī)范的JSON格式的元數(shù)據(jù)描述文件,通過(guò)本文設(shè)計(jì)的解析方法,解析提取相應(yīng)的元數(shù)據(jù)描述信息作為生成RDF三元組的輸入數(shù)據(jù)。
(3)RDF三元組的生成:文章根據(jù)W3C對(duì)于生成RDF數(shù)據(jù)的規(guī)范,設(shè)計(jì)生成方法,結(jié)合提前解析提取的表列數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的RDF數(shù)據(jù)。
通過(guò)以上工作,本文得出以下結(jié)論:
(1)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的CSV向RDF生成器生成的RDF數(shù)據(jù)是符合W3C的規(guī)范要求的。
(2) 本文設(shè)計(jì)的各類解析算法和生成算法是有效的。
關(guān)鍵詞:CSV;元數(shù)據(jù);RDF。
2.65萬(wàn)字 65頁(yè) 包括外文翻譯,原創(chuàng)作品,通過(guò)查重系統(tǒng)
摘 要
近期,國(guó)際萬(wàn)維網(wǎng)聯(lián)盟(W3C)(以下文中皆簡(jiǎn)稱W3C)已經(jīng)將其電子政務(wù)與語(yǔ)義網(wǎng)行動(dòng)進(jìn)行合并,啟動(dòng)了數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃,其目的是為了創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)(the Web of Data)。表列數(shù)據(jù)(tabular data)是現(xiàn)實(shí)世界中一類非常重要的數(shù)據(jù),在表列數(shù)據(jù)中最典型的是逗號(hào)分隔值(Comma-Separated Values CSV)數(shù)據(jù)。CSV格式雖然簡(jiǎn)單實(shí)用,但是難以表達(dá)世系(provenance)、數(shù)據(jù)域含義等元數(shù)據(jù)(me
本文致力于研究CSV向RDF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 主要工作包括:
(1) CSV數(shù)據(jù)的解析與提?。何恼逻x用的是符合核心表列數(shù)據(jù)模型(core tabular data model)和符合帶標(biāo)注的表列數(shù)據(jù)模型(annotated tabular data model)的CSV文件作為輸入文件,解析提取相應(yīng)的表列數(shù)據(jù)作為生成RDF三元組的輸入數(shù)據(jù)。
(2) 元數(shù)據(jù)文件的解析與提?。何恼逻x用的是符合W3C規(guī)范的JSON格式的元數(shù)據(jù)描述文件,通過(guò)本文設(shè)計(jì)的解析方法,解析提取相應(yīng)的元數(shù)據(jù)描述信息作為生成RDF三元組的輸入數(shù)據(jù)。
(3)RDF三元組的生成:文章根據(jù)W3C對(duì)于生成RDF數(shù)據(jù)的規(guī)范,設(shè)計(jì)生成方法,結(jié)合提前解析提取的表列數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的RDF數(shù)據(jù)。
通過(guò)以上工作,本文得出以下結(jié)論:
(1)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的CSV向RDF生成器生成的RDF數(shù)據(jù)是符合W3C的規(guī)范要求的。
(2) 本文設(shè)計(jì)的各類解析算法和生成算法是有效的。
關(guān)鍵詞:CSV;元數(shù)據(jù);RDF。
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